[发明专利]警情发生区域的智能预警模型建立方法、装置及存储介质

说明书

本发明提供了一种警情发生区域的智能预警模型建立方法，应用于警情预警技术领域，包括：根据预设时间段，从数据库中获取用户以及其所在的位置信息，并基于用户及其对应的位置信息获取人流量信息；确定需要进行警情预警的目标区域；获取所述目标区域的历史警情数据；采用所述历史警情数据和所述人流量信息对长短期记忆模型进行训练，获得目标函数，其中，所述目标函数用于根据待预测区域所对应的预测信息进行警情发生概率的计算，所述待预测信息包括：需要预测的时间、预测时间内的人流量均值以及预测时间内的影响因素。以及提供了一种警情发生区域的智能预警模型建立装置及存储介质，实现了通过人流量信息和历史警情信息进行智能预警。

技术领域

本发明涉及一种智能警情预警技术领域，尤其涉及一种警情发生区域的智能预警模型建立方法、装置及存储介质。

背景技术

警情是指社会发生治安、犯罪事件后，必须由警察出警察来维护社会稳定的突发性事件或者说是危害公共安全的事件。

对于现有的技术中，公安机关通过历史的犯罪信息进行警情高发地区大力监督，而并没有对警情目标区域预警的智能警情预测的机制，只有当警情发生的时候才能进行处理，属于被动出警模式。

可见，提供一种智能的警情预警方案是亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术之缺陷，提供了一种警情发生区域的智能预警模型建立方法、装置及存储介质，旨在解决现有技术中警情后都是事后分析研判，被动出警的模式，实现了通过人流量信息和历史警情信息进行智能预警。

本发明是这样实现的：

本发明提供一种警情发生区域的智能预警模型建立方法，包括：

根据预设时间段，从数据库中获取用户以及其所在的位置信息，并基于用户及其对应的位置信息获取人流量信息；

确定需要进行警情预警的目标区域；

获取所述目标区域的历史警情数据；

采用所述历史警情数据和所述人流量信息对长短期记忆模型进行训练，获得目标函数，其中，所述目标函数用于根据待预测区域所对应的预测信息进行警情发生概率的计算，其中，所述待预测信息包括：需要预测的时间、预测时间内的人流量均值以及预测时间内的影响因素。

一种实现方式中，所述采用所述历史警情数据和所述人流量信息对长短期记忆模型进行训练，获得目标函数的步骤，包括：

长短期记忆模型的隐藏层单元均采用长短时记忆单元，其中，每个长短时记忆单元包括：

输入门，用于通过其状态值，控制是否将新的警情信息加入到当前隐藏层节点；

遗忘门，用于通过其状态值，控制是否保留当前隐藏层节点的历史有效警情数据；

输出门，用于通过其状态值，控制是否将当前节点输出值输出给下一个隐藏层或者输出层；

单元激活向量，用于下一时间步长获得一个权值并连接到自身，拷贝自身状态的真实值和累积的外部信号。

一种实现方式中，所述输入门的函数i_t具体表达为：

i_t＝σ(W_xix_t+W_hih_t-1+W_cic_t-1+b_i)